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PyTorch深度學習應用實戰

作者：陳昭明//洪錦魁|責編:杜楊
出版社：清華大學
ISBN：9787302645108

出版日期：2023/11/01
裝幀：平裝
頁數：551

人民幣：RMB 139 元售價：元

內容大鋼

本書以統計學/數學為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎，講解PyTorch的主體架構及最新的模塊功能，包括常見演算法與相關套件的使用方法，例如對象偵測、生成對抗網路、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識、BERT/Transformer、聊天機器人、強化學習、自動語音識別、知識圖譜等。本書配有大量案例及圖表說明，同時以程序設計取代定理證明，縮短學習過程，增加學習樂趣。
本書適合深度學習入門者、數據工程師、信息技術工作者閱讀，也可作為高校電腦相關專業的教材。

作者介紹

陳昭明//洪錦魁|責編:杜楊

第1篇  深度學習導論
  第1章  深度學習介紹
    1-1  人工智慧歷經的三波浪潮
    1-2  AI的學習地圖
    1-3  TensorFlow對比PyTorch
    1-4  機器學習開發流程
    1-5  開發環境安裝
    1-6  免費雲端環境開通
  第2章  神經網路原理
    2-1  必備的數學與統計知識
    2-2  萬般皆自「回歸」起
    2-3  神經網路
      2-3-1  神經網路概念
      2-3-2  梯度下降法
      2-3-3  神經網路權重求解
第2篇  PyTorch基礎篇
  第3章  PyTorch學習路徑與主要功能
    3-1  PyTorch學習路徑
    3-2  張量運算
      3-2-1  向量
      3-2-2  矩陣
      3-2-3  使用PyTorch
    3-3  自動微分
    3-4  神經網路層
    3-5  總結
  第4章  神經網路實操
    4-1  撰寫第一個神經網路程序
      4-1-1  最簡短的程序
      4-1-2  程序強化
      4-1-3  試驗
    4-2  模型種類
      4-2-1  Sequential model
      4-2-2  Functional API
    4-3  神經層
      4-3-1  完全連接層
      4-3-2  Dropout Layer
    4-4  激勵函數
    4-5  損失函數
    4-6  優化器
    4-7  效能衡量指標
  ……
第3篇  進階的影像應用
第4篇  自然語言處理
第5篇  強化學習
第6篇  圖神經網路

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